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引言1

第一章　预备知识7

1　矩阵运算概要7

2　状态变量法25

3　概率与随机过程简介54

第二章　有限记忆数字处理73

1　有限记忆处理时的均方差74

2　平滑预测80

3　平滑预测及微分91

4　相关噪声的数字滤波94

5　级联简单平均式平滑方法99

第三章 递推式数字处理——常增益滤波107

1　递推式滤波107

2　常增益α-β法递推滤波117

3　等效传递函数121

4　稳定性分析122

5　极点分布与暂态特性124

6　频率特性130

7　滤波器噪声特性134

8　稳态方差及暂态平方差138

9　α、β参数的选择141

10　自适应变带宽147

11　α-β-γ法152

第四章　不变量嵌入方法用于测速解模糊162

1　问题的提出162

2　不变量嵌入方程的导出163

3 不变量嵌入技术用于测速解模糊166

第五章　线性无偏递推式滤波（卡尔曼滤波）173

1 独立测量的最佳组合173

2　线性系统的运动参量177

3　线性滤波的误差178

4　方差最小的权矩阵（增益矩阵）183

5　递推运算及其流程图185

6　举例运算187

7　卡尔曼滤波基本方程的另一形式192

8　卡尔曼滤波对计算的要求197

9　相关噪声（有色噪声）条件下的滤波199

10　卡尔曼滤波的发散现象204

11 最佳递推滤波中偏置量的处理214

12　统计模型不准时的卡尔曼滤波227

13　连续系统的卡尔曼-布西滤波236

14　连续-离散的卡尔曼滤波243

第六章　卡尔曼滤波算法在战术雷达中的应用246

1　战术目标的运动模型246

2 多项式动力学目标的卡尔曼滤波跟踪器255

3　机动目标最佳跟踪的性能估计263

4　几种战术目标跟踪器的比较选择275

5　距离及多普勒的交连285

6　跟踪滤波中的坐标变换288

7 多站联测时的卡尔曼滤波算法300

8　卡尔曼滤波用于测速解模糊307

第七章　数字数据处理与跟踪伺服系统317

1 引言317

2　数据提供与跟踪指向分开的跟踪系统319

3　用数字计算机处理和控制的角跟踪系统321

4　坐标系324

5　坐标系的旋转327

6 目标视线方向余弦矩阵的合成332

7　误差量的坐标变换334

8　方向余弦矩阵的获得336

9　开环滤波、开闭环复合控制系统340

10　火控系统总体数字化348

第八章　交接与互联350

1　多站跟迹数据的交接351

2　边扫边跟时的目标互联363

附录Ⅰ 平方积分表375

附录Ⅱ 协方差矩阵的变换377

附录Ⅲ 角加速度公式推导380

后记382